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| 內容簡介： |
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基于计算机视觉的三维空间数据获取和处理技术正处在一个蓬勃发展的时期，相关的三维测量与建模的研究成果被广泛地应用于各个行业领域中。与数字图像处理技术相比，计算机视觉三维测量与建模技术更关注观测场景的空间几何结构信息和传感器载体的位置姿态信息。它利用射影几何、线性代数和数值优化等理论，从二维影像数据中恢复重建出三维空间结构信息和传感器的位置姿态数据，使观测者能够获得目标对象的三维物理尺寸数据以及摄像机等传感器的位置姿态关系。此外，三维点云的数据形式近年来受到越来越多的关注，许多应用问题的解决方法都从二维影像处理过渡到三维点云处理。本书介绍摄像机成像的基本数学模型，分析摄像机的标定原理、影像的特征提取与匹配算法、由运动恢复结构的理论和流程，以及由立体视觉重建稠密三维点云的方法。此外，本书进一步延伸到图形学几何建模的相关知识，介绍三维点云的空间滤波理论和表面网格化的建模方法。书中包含著者多年的学习和实践积累，可以为读者提供计算机视觉相关的三维数据获取与处理的理论和技术参考。本书既可以作为高等院校计算机视觉、摄影测量与遥感和电子信息工程等相关专业的研究生或高年级本科生的参考教材，又可以作为针对三维数据处理进行研究的学者和科研人员的参考书，同时可供工业从业者和决策者参考阅读。
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| 關於作者： |
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李明磊，博士，南京航空航天大学副教授。研究领域涉及计算机视觉、摄影测量与遥感、计算机图形学，主要研究内容包括：基于图像的三维重建、激光雷达LiDAR三维点云处理、深度学习、工业测量和数字城市建模等。主持国家自然科学基金2项和省级自然科学基金1项，主持航天科工、航天科技、中航工业、中船重工等十余项产学研项目。获省部级以上科技奖励3项。
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| 目錄：
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目 录第1章 绪 论11.1 数字影像21.1.1 数字影像概念21.1.2 常见的影像类型31.1.3 空间域和频率域处理41.2 射影几何学基础51.2.1 射影几何意义51.2.2 射影变换51.2.3 二维射影空间61.2.4 三维射影空间81.2.5 二维仿射变换91.2.6 几何元素的分层表达101.3 欧氏空间坐标转换111.3.1 二维坐标转换111.3.2 三维坐标转换121.4 成像模型与成像系统中的坐标系141.4.1 成像模型中的几何元素141.4.2 成像系统中的坐标系151.4.3 透视投影成像模型161.5 常见的三维成像方式191.5.1 人工输入方法201.5.2 主动式扫描方法201.5.3 被动式扫描方法231.6 三维计算机视觉的应用241.6.1 三维计算机视觉测量的应用领域241.6.2 三维计算机视觉测量系统的常见技术指标参数251.6.3 三维计算机视觉与摄影测量的关系261.6.4 三维计算机视觉测量面临的问题261.7 小结27参考文献27第2章 摄像机的几何标定302.1 摄像机标定参数302.1.1 内参数302.1.2 外参数322.1.3 标定方法分类322.2 摄像机内参数标定332.2.1 直接线性变换法332.2.2 Tsai1987标定方法362.2.3 Zhang1999标定方法372.3 静态场景多视角下摄像机系统的自标定392.3.1 基础矩阵392.3.2 度量自标定412.3.3 基于灭点的自标定方法442.4 摄像机系统的半自动标定452.4.1 标定装置462.4.2 自动提取角点462.4.3 人工靶标标志472.5 摄像机与激光雷达的联合标定492.5.1 多源融合的意义492.5.2 时空配准502.5.3 摄像机与激光雷达的联合标定502.6 应用举例522.6.1 标定工具箱522.6.2 多源传感器联合标定532.7 小结54参考文献55第3章 影像特征提取表达583.1 影像特征的基本概念583.1.1 特征表达形式583.1.2 像素特征的基本要求593.1.3 邻域范围593.2 边缘和线特征提取603.2.1 梯度算子613.2.2 Canny边缘检测643.2.3 Snake边缘提取653.2.4 霍夫变换检测直线663.3 点特征提取673.3.1 Harris角点673.3.2 FAST角点693.3.3 SIFT特征提取703.3.4 SURF特征提取743.3.5 ORB特征检测773.3.6 AKAZE特征检测783.3.7 Lucas-Kanade光流算法793.3.8 卷积神经网络特征提取813.4 纹理特征表达823.4.1 纹理的概念823.4.2 纹理特征类型833.4.3 纹理特征应用举例853.5 应用举例863.5.1 目标跟踪863.5.2 全景拼接863.6 小结87参考文献88第4章 由运动恢复结构904.1 对极几何904.1.1 极线与极点904.1.2 基础矩阵924.1.3 本质矩阵934.2 影像的单应变换944.2.1 投影矩阵和影像单应矩阵之间的关系944.2.2 基础矩阵和影像单应矩阵之间的关系954.3 求解二视图的基础矩阵964.3.1 八点算法964.3.2 七点算法984.3.3 鲁棒算法984.3.4 退化情况1004.3.5 三视图和四视图几何计算1004.4 摄像机位置姿态和场景结构恢复1014.4.1 初始化影像位置姿态和场景结构1014.4.2 由本质矩阵提取摄像机矩阵1024.4.3 更新结构和位置姿态1044.4.4 PnP问题1054.5 光束法平差1054.5.1 光束法平差模型1054.5.2 最小二乘原理1074.5.3 高斯?牛顿算法1074.5.4 列文伯格?马奎特算法1084.5.5 光束法平差的LM算法模型1094.5.6 稀疏光束法平差1094.6 应用举例1114.7 小结113参考文献113第5章 双目立体视觉1165.1 标准形式的双目系统1165.2 匹配基础1175.2.1 立体影像极线校正1175.2.2 匹配预处理1195.2.3 视差图原理1205.3 传统立体匹配算法1215.3.1 局部窗口匹配算法1215.3.2 匹配代价度量1225.3.3 代价聚合与视差计算1235.3.4 视差图后处理1245.3.5 动态规划法1255.3.6 半全局优化匹配算法1275.4 图割优化匹配算法1285.4.1 匹配问题中的马尔可夫模型1295.4.2 图割求解算法1295.4.3 超像素分割1325.4.4 高阶马尔可夫模型匹配算法1345.4.5 实验比较1355.5 结构光三维扫描1365.5.1 结构光三维扫描基本原理1365.5.2 二进制编码和灰度编码1395.5.3 相移法编码1395.5.4 混合方式：相移法+灰度码投影1415.5.5 其他编码模式1425.5.6 编码模式的比较1445.6 立体视觉标定1445.6.1 摄像机标定1455.6.2 投影仪标定1455.6.3 系统参数对精度的影响1465.7 应用举例1475.8 小结149参考文献150第6章 点云滤波与分割1526.1 采样点云特性1526.1.1 点云质量问题1526.1.2 点云数据组织和查询1536.2 点云滤波增强1556.2.1 点云的法向量估计1556.2.2 点云去噪一般方法1586.2.3 基于统计学的异常值检测1606.2.4 局部优化投影采样1606.2.5 密度加权局部优化投影采样1626.3 点云超体素分割1646.3.1 超体素1646.3.2 简单迭代分割方法1656.3.3 体素云连接性分割1666.3.4 评价指标1686.4 目标级别分割1696.4.1 目标分割引言1696.4.2 基于底层特征的分割1696.4.3 基于模型拟合的分割1706.4.4 基于深度学习的分割1736.5 小结178参考文献179第7章 点云特征提取和三维配准1837.1 点云特征提取1837.1.1 点的法向量和曲率特征1847.1.2 点特征直方图1847.1.3 快速点特征直方图1867.1.4 三维Harris特征1877.1.5 面向深度学习网络的特征1887.2 点云精配准1887.2.1 迭代最邻近点算法1887.2.2 迭代最邻近点算法拓展1907.2.3 正态分布变换算法1927.2.4 正态分布变换算法拓展1967.3 点云粗配准1987.3.1 简单搜索1987.3.2 四点一致集4PCS搜索1987.3.3 4PCS拓展2007.3.4 基于深度学习的粗配准2017.4 异源三维数据的配准融合2047.4.1 RGBD深度图的配准融合2047.4.2 普适的有色点云配准方案2047.5 应用举例2057.5.1 两组点云配准2057.5.2 多组数据配准的误差累计2067.5.3 柔性目标的配准2077.6 小结208参考文献208第8章 三维表面建模与网格模型滤波2118.1 三维表面网格模型2128.1.1 网格数据存储2128.1.2 建模算法的分类2158.1.3 可视化渲染2168.1.4 海量数据的压缩2188.2 显式建模方法2198.2.1 数据的凸包2198.2.2 狄洛尼三角剖分2208.2.3 阿尔法形状模型2248.3 隐式建模方法2248.3.1 隐函数基本思想2258.3.2 径向基函数重建2268.3.3 移动最小二乘重建2288.3.4 泊松表面重建2308.3.5 基于行进立方体提取网格2328.4 模型网格滤波去噪2348.4.1 网格的双边滤波2348.4.2 法向量引导滤波2368.5 应用举例2388.5.1 三维建模2388.5.2 网格滤波处理2398.6 小结241参考文献242
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